Engineering Hydraulic Treatment of Existing Fracture Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observations from field monitoring indicate the presence of existing fracture networks significantly affect, and may control, the history of hydraulic treatments. Existing fractures allow pathways for treatment fluids to migrate efficiently through the formation, stimulating connectivity to larger reservoir volumes. This paper examines the relationship between hydraulic treatments and fracture networks, and investigates the ability to engineer the hydraulic conductivity of the stimulated volume. Fracture network engineering (FNE) involves the engineering design of rock mass disturbance through the use of advanced techniques to model fractured rock masses numerically, and then correlate field observations with simulated fractures generated within the models. Modeling algorithms accurately address the hydromechanical physics of hydraulic treatments developed across a range of applications in rock engineering. A Synthetic Rock Mass (SRM) model is constructed by explicitly defining a discrete fracture network within a modeled rock matrix. Hydraulic treatment into the SRM allows fracture dilatancy, propagation and shearing to be realized in the emergent behavior of the bonded particle model in three dimensions and at the scale of the treated volume. Simulated microseismicity is generated when the fractures are disturbed or propagated providing a method for correlation with field observations. Illustrative models show how hydraulic treatments stimulate fracture networks and generate new hydraulic fractures in volumes not expected in conventional design analysis connecting existing fractures with preferential alignment. By combining SRM models with field observations it is possible to investigate the relation and sensitivity of hydraulic treatments to existing fracture networks, and therefore, engineer the most optimal use of these fractures in the performance of a given project. Developmental challenges are discussed, including the sensitivity of the techniques to fracture network uncertainties and the accurate representation of microseismic source data within the models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».